Predicción de la mortalidad de la sepsis hospitalaria en la unidad de cuidados intensivos a partir de las características de los pacientes y su evolución en el tiempo - Molano Ostos, Pedro Andrés (Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería, 2025)
La sepsis, considerada el decimoquinto desorden médico del siglo XXI y la causa más frecuente de muerte en pacientes hospitalizados, representa un desafío clínico que requiere del análisis conjunto de múltiples disciplinas. Desde la ciencia de datos, este trabajo busca aportar herramientas predictivas que apoyen la toma de decisiones clínicas, optimicen la atención médica y contribuyan a mejorar la supervivencia de los pacientes.

Sepsis, considered the fifteenth medical disorder of the 21st century and the most common cause of death among hospitalized patients, represents a clinical challenge that demands joint analysis from multiple disciplines. From the perspective of data science, this study aims to contribute predictive tools that support clinical decision-making, optimize medical care, and improve patient survival.
TABLA DE CONTENIDO Contenido 1. Introducción........................................................................................................................... 10 1.1 Problemática (Justificación) ........................................................................................... 10 1.2 Objetivos ............................................................................................................................ 12 1.3 Metodología ...................................................................................................................... 12 1.4 Datos ................................................................................................................................... 12 1.5 Procesamiento y modelado ............................................................................................. 13 1.6 Alcance y limitaciones ..................................................................................................... 14 1.7 Valor agregado .................................................................................................................. 15 1.8 Estructura del documento ............................................................................................... 16 2. Estado del arte ....................................................................................................................... 16 2.1 Aprendizaje de maquina y sepsis ................................................................................. 16 2.2 Enfoque tradicional del tratamiento de sepsis ........................................................... 18 2.3 Aprendizaje de máquina y sepsis en UCI ................................................................... 21 2.4 Resultado del estado del arte ......................................................................................... 21 3. Metodología ........................................................................................................................... 22 3.1 Datos ................................................................................................................................... 23 3.2 Limpieza y tratamiento de datos ................................................................................... 24 3.3 Modelos .............................................................................................................................. 27 4. Resultados .............................................................................................................................. 29 4.1 Análisis e ingeniería de variables ................................................................................. 29 4.2 Agrupación ........................................................................................................................ 35 4.3 Caracterización de los pacientes .................................................................................... 36 4.4 Entendimiento de los datos ............................................................................................ 40 4.5 Evaluación y selección del modelo predictivo ............................................................ 49 4.6 Discusión de resultados .................................................................................................. 59 5. Conclusiones y recomendaciones ...................................................................................... 61 6. Bibliografía ............................................................................................................................ 62 7. Abreviaciones ........................................................................................................................ 65 8. Anexos .................................................................................................................................... 66
Keywords: Predicciones; Forecasting; Sepsis; Mortalidad - Predicciones; Mortality - Predictions; Análisis de datos; data analysis; Aprendizaje automático; Machine learning; UCI; Aprendizaje de máquina; Clustering; Predicción de mortalidad; LightGBM; Intensive Care Unit; Clustering; Mortality Prediction; LightGBM